《昆仑万维》专题

因此，我是Spring集成的新手，主要也是Spring的新手，所以我可能不熟悉所有术语，但我遇到了以下场景： 我有一个带有三个SI流的小型Spring集成应用程序。。。每个流都有自己的网关，每个网关都有自己的请求通道和应答通道。这些流接收一个空调用（用于所有密集用途…基本上只是一个“GO”信号/空消息），并根据（琐碎的）业务逻辑结果用状态消息进行回复。 现在，我想将这些流连接在一起，在一个“主流”

我有一个NetCDF，有一个变量（前）和四个维度（时间、高度、纬度和经度）。下载自https://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/griddap/erdGAtfnt10day_LonPM180.html 它是一个月复合，即。 我想为每个时间戳创建一个文件（NetCDF或Geotif，不管是哪个文件）。 我试过： 但它将所有月份进行分组，我得到12个输出文件，而不是一

学习如何使用xarray从DFs生成netCDF文件。在几个教程和SO问题之后，我向xarray数据集添加了“常量”维度，并向xarray数据集添加了“常量”维度，但仍然存在一些问题，因为我无法将日期、时间、纬度和经度作为维度。当我进行nc转储时，它们是不正确的。 最初的方法是将txt文件导入熊猫df，然后将xr导入netCDF： 其中df2= 这工作正常，但尺寸不正确（见下文）： 如果我将日期或

我正在做一个图形项目，涉及使用3D纹理对以直线网格形式存储的数据进行一些体绘制，我对glTexImage3D的宽度、高度和深度参数有点困惑。对于一维纹理，我知道你可以使用这样的东西： GLTEXAGE1D（GL_纹理_1D，0，GL_RGB，256，0，GL_RGB，GL_无符号_字节，数据）； 其中宽度是每个颜色流的256个可能值。在这里，我仍然使用无符号字节形式的颜色（这里纹理的主要目的仍然是

我正在研究使用无绑定纹理来快速显示一系列图像。我的参考是OpenGL 4.5红皮书。这本书说我可以使用这个片段着色器在着色器中对无绑定纹理进行采样： 我创建了一个顶点着色器，如下所示： 正如你可能注意到的，我对发生的事情的把握有点弱。 在我的OpenGL代码中，我创建了一组纹理，获取它们的句柄，并使它们常驻。我用来获取纹理句柄的函数是“glGetTextureHandleARB”。还有另一个可以替

我正在尝试动态加载图像：：：在WordPress中有以下代码：：： 这就是我计划如何获得图像data::： 正在本地化我要发送到Vegas的所有属性：： 我的维加斯初始化：：： 这不起作用：：：但是如果我发出警报（vega_bg），我会得到以下vega_bg={src:'http://localhost/mocha/wp-content/uploads/2012/11/image_01.jpg'}

优先级队列未维护排序顺序我是否未正确执行？输出时出现错误的排序顺序？ 产出：[1, 5, 8, 19, 9]

我正在尝试使用keras对时间序列分类问题实现1D卷积。我在解释1D卷积层的输出大小时遇到了一些问题。 我的数据由128个单位的时间间隔内不同特征的时间序列组成，我应用了一维卷积层： 编译后，我得到以下输出形状： 我假设使用一维卷积，数据只在时间轴（轴1）上卷积，我的输出大小为：119,100*9。但我猜网络正在跨特征维度（轴2）执行一些操作之王，我不知道正在执行哪个操作。我这么说是因为我解释为一

我用一些数据创建了一个计划表。当我试图订阅这些计划时，Laravel收银员说：没有这样的计划。 我错过了什么 我还通过Stripe dashboard创建了一个计划，但没有任何更改。我如何克服这个问题？ 这是我的密码： “计划”表包含以下字段： 和控制器代码是：

所以我想看看有没有办法循环这些数组，看看哪一个与main函数中提供的{6,1,1,6,3,1,4,7,7,1}的数组匹配。

我正在优化反向传播算法的实现，以训练神经网络。我正在研究的一个方面是在数据点集（输入/输出向量）上执行矩阵运算，这是一个由numpy库优化的批处理过程，而不是遍历每个数据点。 在我的原始算法中，我做了以下操作： 然后，我将所述矩阵扩展为张量，其中第一个形状索引将引用数据集。如果我有3个数据集（为了简单起见），矩阵将如下所示： 仅使用np.tensordot或其他numpy操作，如何生成C？ 我想答

在这里，我试图实现一个具有单个隐藏层的神经网络来分类两个训练示例。该网络利用sigmoid激活函数。 各层尺寸和重量如下： 我在反向传播中遇到了一个矩阵维数不正确的问题。此代码： 返回错误： 如何计算上一层的误差？ 更新： 返回错误： 是否未正确设置矩阵尺寸？

目的是实现具有1D对象（例如时间序列）的多个通道（即输入层）的神经网络架构。其想法是在组合任何通道的特征图以输出概率预测之前，在任何通道中应用独立操作。 一个潜在的解决方案可能是使用千层面。千层面是西亚诺的一种轻质包装物。如果需要Theano的灵活性，但不想总是从头开始编写神经网络层，通常建议使用此选项。 千层面是否提供了在python中为1D对象实现多通道神经网络的工具？是否可以使用千层面实现多

要从一开始就阻止您，没有权限问题/存储是递归的，整个项目文件夹由apache:apache存储 我甚至将日志文件重命名为-old和apache创建了一个新的。。。如果它没有实际的写权限，就不允许它创建它。 在CentOS 6.6版（最终版）下运行 从git部署了这个项目，这个家园为我的同事工作。 完全错误： [2015年5月18日星期一10:17:58][error][client 86.124.

我正在尝试为数字数据集构建1D CNN。我的数据集有520行和13个特征。下面是代码。 它给出了“ValueError:layer sequential\u 21的输入0与layer不兼容：：expected min\u ndim=3，found ndim=2。接收到的完整形状：（1，13）”错误。 我需要如何设置输入形状，还是必须重塑X\U列？非常感谢您的帮助。